AIは精神保健ケアを改善し、人員不足を補うことができる

人工知能は、精神保健ケアをより効果的にし、精神保健分野で今後10年間で影響を及ぼす可能性のある人員不足問題に対処することができる。AIは、トレーニングを受けた精神科医や臨床医が見るのに難しい複雑なパターンをデータから導き出すことができる。また、タイム誌が報じたように、AIは、臨床医との時間以外に患者にサポートを提供することで、精神保健ケア従事者の深刻な不足を補うことができる。

次の5年間で、アメリカの精神保健システムは約15,600人の精神科医が不足する可能性があると予測されており、これはNational Council for Behavioral Healthが発表した研究によるものである。これは、臨床医や精神保健専門家の時間とリソースが薄くなることを意味する。現在、臨床医は通常、患者と一緒に多くの時間を過ごさず、時には数ヶ月に一度しか患者と会わない。

人工知能は最近、医療分野に大きな貢献をしてきており、診断の精度を高め、コンピュータビジョンを使用して医療画像の中の微妙なパターンを見つけ、患者にとってより良い治療計画を開発してきた。精神保健ケアは身体の健康ケアと異なり、高いレベルの認知と感情的知性を必要とするため、診断と治療が難しい。しかし、AIはこの分野に有益な影響を与えることができる。機械学習の力は、人間が見るのに難しい複雑なパターンを含むデータを分析し、精神保健専門家が患者を治療し、サポートするのを助けることができる。

高度なデータ分析技術は、二重精神病などの精神保健状態の診断を改善することができ、診断が速くなるほど、患者が適切な治療コースに乗ることが早くなる。また、AIは、遠隔で患者とやり取りしたり、治療計画を更新するために使用できるデータを自動的に収集し、分析したりすることで、臨床医を支援することができる。

現在、人工知能を使用して精神保健状態のある人をサポートするアプリケーションがある。Woebotは、認知行動療法の原則を使用して、ユーザーが気分や思考パターンを追跡し、管理するのを助けるチャットボットである。将来的には、精神保健分野で人工知能のより洗練されたアプリケーションが見られる可能性がある。シンシナティ大学メディカルセンターのHenry Nasrallah博士は、タイム誌に語ったように、患者が話す言葉のトーンや感情表現の欠如など、患者がうつ病であることを示す兆候を推測する方法がある。

臨床医は、患者を診断するためにこのような話し方のパターンを使用するが、AIアルゴリズムは、人間が見るのに難しいような繊細なパターンを捉えることができる。最近、コロラド大学ボルダー校の研究教授であるPeter Foltzと彼の同僚は、患者がさまざまな言葉の練習を行い、感情状態について質問に答えたり、話をしてみたりすることで、感情のトーンや表現についてのデータを収集するアプリを作成した。このデータは、より大きな患者集団からのサウンドクリップと比較することで、精神保健状態の潜在的な問題を発見するために使用される。2つの場所で225人の患者を対象にテストした結果、アプリは、臨床医と同等の精神保健障害や苦悩の症状を検出する能力を示した。同様のパターン認識は、単語の選択や単語の使用順序を分析することで、書き言葉でも実行できる。

AIを使用した精神保健診断ツールを作成するには、いくつかの大きな障害がある。一つの大きな問題は、臨床医や精神科医自身が、診断に必要な基準について意見が一致していないことである。うつ病などの病気は、さまざまな尺度や基準に基づいて診断される。患者が報告するデータの信頼性が疑わしいなどの問題も、診断AIツールの設計を妨げる可能性がある。AIや精神保健研究者自身も、自身のツールが人間の精神科医を置き換えることを目的としていないと強調しており、自身のツールの限界を認識している。しかし、データ収集が改善され、モデルがより洗練されるにつれて、精神保健診断AIの信頼性は高まる可能性がある。最後に、AIは、臨床医が扱わなければならない時間のかかるプロセスを自動化することで、精神保健ケア提供者が患者とより多くの時間を過ごすことを可能にすることができ、価値のある目標である。